第二节 媒介的数据技术（DT）时代

互联网、大数据等新兴技术和思维渗透到人类存在环境的方方面面，带动社会结构和关系网络发生一系列变化，卡斯特提出了网络社会的新技术特性，即信息或数据是原料——无论是处理技术的信息还是处理信息的技术；新技术效果无处不在，因为信息已经融入人类活动的每一部分；技术与各生产要素的组合与重构具有灵活性和可逆转性，并能够最终凝聚成全新的技术系统。[20]网络社会的人类日常生活实践、社会参与几乎都受到新技术的塑造，传播作为人类社会构成要素之一，在新媒介技术的作用之下，亦发生着深刻的变革。

主流传播学的观点倾向于结构—功能主义，着眼于媒介内容对受众的影响，技术观长期局限于手段—工具论的思维框架，习惯于将一切事物切割为主客二元关系作为控制手段。新媒介技术的出现使主流传播学的这一思维局限性被放大。从工具视角理解技术没有错，但不足以完全解释技术的本质，正如麦克卢汉所指出的，“它忽视了媒介的性质”，仅从手段和工具理解媒介对人的影响是远远不够的。[21]新媒介技术将每个人都变成了传播过程的一个数据节点，通过大量的用户及行为数据，构建起一个全新的数字新媒介环境，虚拟与现实空间互相交织，原本清晰的界限已逐渐消融。因此，理解数据时代的媒介变迁，要跳出传统大众媒介的二元对立思维模式，基于数据与媒介相统一的视角，才能更好地把握全新的传播环境。

一 传统媒介的数据化突围

传统媒介与用户、广告主之间是线性互动关系，媒介生存的主要利益来源于对信息传播渠道的控制和售卖。数据时代的新技术打破了传统媒介长久以来的这两种平衡，用户主动介入传播渠道，形成多元互动的新型媒介关系，“媒介霸权”时代成为过去，媒介渠道单一的点击率、收视率等标准已不足以衡量传播效果，[22]数据和技术彻底改变着媒介的生存形态。

传统媒介产业将渠道利润视为媒介生存的关键，必然不愿放弃对信息和渠道的垄断，最初在面对信息时代的媒介变化时，试图依靠新技术扩展媒介传播范围，以此提升对信息渠道的控制。然而，互联网时代数据的充分流动和技术门槛的不断降低，使用户的主动性和创造力不断增强，内容生产的多样化和个性化需求对媒介产业提出更高要求，媒介想要继续控制信息渠道显然是不现实的。正如梅洛维茨所认为，电子媒介一旦被广泛应用，就可能会创造新的社会环境，而社会环境重新塑造行为的方式可能会超越所传送的具体内容。[23]传统媒介想要在新的数据时代突破困境，最本质的就是打破传统媒介思维的局限。互联网时代是流量经济时代，媒介产业获取用户或把控技术渠道都不再是获利关键，网络技术与数据思维带来的新赢利模式是将大量用户行为转化为数据，媒介自身借助新技术可以进一步对用户行为数据进行分析和再呈现，针对用户需求提供个性化服务从而完成变现，或向广告主进行售卖完成二次甚至多次变现。媒介的变现形式由单一收入走向多元化媒介收入。数据和新媒介技术的推进力量对传统媒介来说既是困境，更是机遇。

二 DT媒介时代的新环境

物理世界的数据化，使原本边界清晰的时空结构发生消融、断裂和变形，人类具有了一种虚拟与现实交织、生产与消费混杂的新的存在形式。数据元素的灵活运用为媒介生存提供了更多元的创新灵感，碎片化的时空因子以及人与物等要素在构建新环境的过程中不断产生冲突和博弈，构建起一个全新的动态媒介环境，赋予媒介产业自我更新的力量和可能性。

媒介产业不再局限于传统的媒体行业，互联网、社交平台、自媒体等跨领域媒介影响力迅速成长，全方位链接用户行为，将用户需求转化为无数个交叠的细分市场，利用用户之间、用户与媒介之间形成的网状传播关系，获取更深层次的价值。以海量数据为媒介“资本”，对用户属性和行为的精准预测与判断成为媒介竞争的内在逻辑。[24]媒介不断培养对用户需求的高敏感度，从内容上为用户提供最佳体验和个性化推送；更为重要的是，媒介凭借自身的多元协作性质实现了对用户资源的充分利用，并结合传统媒介方式的注意力经济、基于用户实时互动的增值信息服务和流量变现思维之下用户巨大的广告价值，使当下的媒介产业更加丰富而有竞争力。数据时代激发多种社会经济要素的动态性互动和组合，释放出多种新能量因子，媒介的变换和价值还有更多意想不到的可能和存在形式。

三 DT时代的广告新实践：程序化广告

随着营销走向大数据驱动，企业亟待建立以“人”为核心的营销策略，通过有效打通不同媒介的数据资源，深度挖掘消费者的隐性需求，将割裂的消费者路径重新链接起来。因此，多屏时代，只有掌握数据，才能掌握互联网营销的核心，而基于链接、跨屏、大数据的程序化广告成为企业营销要走的必经之路。[25]

程序化广告的出现对传统广告形成巨大冲击，冲击范围主要包括广告数据信息采集、广告投放、广告效果三个方面：大数据环境下，受众信息采集需要从市场调研向实时数据运算转变；广告投放需要由购买媒体转向购买人群；广告效果的测评需要从以事后测评为主向即时测评转变，测评方式也应该更加公开、透明。

（一）用户数据收集和分析：市场调研+运算→实时数据+大数据运算

如何准确预测用户的兴趣，是广告公司与广告主最关心的问题，也是一切工作开展的前提。从前为了一次新品上市的产品定位，可能要耗费营销人员一个月的时间进行实地考察、受众调研。随着数据技术的高速发展，“互联网+”全方面融入人们的生活，用户的网络行为与现实行为紧密关联。通过对用户数据的抓取、解读，营销人员有了更直接了解消费者的窗口，报表中的数据通过分析，生动而立体地描绘出一个个兴趣爱好各异的形象。谁能观察到更全面的用户行为数据，谁就能更准确地预测用户兴趣、购买偏好。

数据管理平台（Data Management Platform，DMP）源于广告主与广告公司对数据的需求，他们希望能尽可能地从更多渠道聚合更多的数据。挖掘这些数据的价值首先需要高效收集、集成、管理和激活这些超大规模的数据。稍显传统的获取数据的方式是从掌握用户数据的平台购买，Cookie在其中扮演了重要角色，伴随着用户请求在Web服务器和浏览器之间传递。它记录了用户ID、密码、浏览过的网页、停留的时间等信息，用于用户身份的辨别。如果没有Cookie，网站分析也无从做起，遑论优化。目前更新颖的做法有设置Wi-Fi探针，用户手机无线局域网处于打开状态时，会向周围发出寻找无线网络的信号，探针盒子一旦发现这个信号后，就能迅速识别出用户手机的MAC地址，并将其转换成IMEI号，再转换成手机号码。一些公司将这种小盒子放在商场、超市、便利店、写字楼等地，在用户毫不知情的情况下，搜集个人信息，甚至包括婚姻、受教育程度、收入等个人信息。据萨摩耶互联网金融服务有限公司相关负责人的披露，一个月花几百元钱就可以和店面合作设置Wi-Fi探针。一家商场11个门，装了11个探针盒子；这些小盒子就安放在天花板的中空位置。[26]

然而，互联网的用户行为分布在不同站点，分属于不同企业，形成一座座数据孤岛，没有发挥出整合后的最大价值，我们从单一企业数据出发不能观测到全面的用户行为。打破数据孤岛困境又面临许多难以跨越的沟壑，如企业内部机密、用户个人隐私安全、网络带宽、通信成本及法律条文等。为了解决这些问题，越来越多有实力的品牌主选择在品牌内部形成程序化投放流程。

（二）投放：购买媒体（收视率）→购买人群（标签）

CTR（央视市场研究股份有限公司）在2019年年初，联合国家广告研究院发布的《2019中国广告主营销趋势调查报告》显示，更多的广告主会在2019年减少他们的营销预算。2019年第一季度全媒体广告刊例花费下降11.2%，传统媒体下降16.2%，这是从2018年的年初正增长百分之十几后持续下滑的一个过程，传统媒体的下滑压力会更大一些。[27]而2020年新冠肺炎疫情给整个广告市场带来更大影响，广告主削减营销支出的趋势将持续。从前50%的广告费被浪费，现在有了数据技术的驱动，广告主能够更了解自己的目标受众在哪里，投放方式自然也开始从广撒网、多捞鱼的冲量式投放到精准高效的投放过渡。因此，目前广告市场整体面临非常大的不确定性，正经历整个行业的阵痛，也面临发展的机会。广告行业投放思维要从投放媒体转变为投放人群。在获取用户的一手数据后，能够将其转化为系统的用户画像图谱，设置更具有高转化率的目标受众标签，目的明确地选购希望曝光的群体。媒体的价值来自用户价值、用户规模、用户定位，媒体在传播过程中的作用更像是连接品牌与用户，通过迎合受众需求把用户串联在一起。在这一过程中，媒体的垂直化发展也是顺应了广告主购买受众的趋势。

设置目标群体标签比起以前纯经验性地选择购买更加精准，但这也是人为操作的，存在滞后现象。因此，此方式会对被锁定为目标受众的人群造成广告骚扰，在重定向广告领域，这个现象更加严重。例如，向被标记对产品有兴趣的A、B两人推送广告，A点击了广告并选择购买，但如果投放平台没有收到A已购买的行为反馈，便会继续给A投放广告直到投放周期的结束。而B在看完广告后对产品失去兴趣了，或已选购其他同类产品，那么这时继续投放的广告就会变成对B的打扰，也是广告主投放成本的浪费。但是，采用品牌内部程序化投放的方式或者广告代理平台与广告主紧密合作，能够把购买行为反馈及时更新到数据库，作为新的排除式标签，从而大大提升广告投放效率。“购买”不是程序化技术在广告中的唯一执行重点，有些程序化技术伙伴甚至能自动优化动态广告内容，这样的技术称为动态创意优化（Dynamic Creative Optimization，DCO）。这项优化可以对创意的各个组成部分，如CTA（Call to Action）推荐产品等，进行一对一的个人化呈现。[28]

（三）效果：不透明、垄断→透明、公开

根据《2017中国广告主营销趋势调查报告》[29]，广告主判断广告活动有效的标准排在第一位的是销量的提升。并且广告主对于做广告为了提升品牌知名度的认同比例持续多年保持在50%以上，整体排名第二位。提升品牌的认知是广告主不变的需求。广告主对广告投放效果和销量转化率的要求不断提升，可以看到广告主对广告的性价比、广告ROI投资效率、曝光量转化率的要求在逐步提升。所以，在整个不确定性发生的时候，广告主更希望有直接的销售效果来验证他们的营销策略。[30]

传统广告投放时代，营销从业者获取媒体投放表现渠道单一。报纸发行量由报社发布，电视收视率检测机构中索福瑞一家独大，尼尔森进入中国后，检测电视收视率渠道有了更多的选择，但这时的广告投放结果仍然被媒体或官方检测机构所垄断。到了数字广告时代，数字化已经变成营销的基础，广告主对数字媒体广告预算的分配在2019年达到了53%。[31]互联网广告除了投放更精准外，能够及时获得广告效果反馈也是一个重要原因——广告主能够明确投放的群体与相应的转化率、ROI等反馈。

程序化广告效果监测主要分为三大板块：广告效果、成本收益、投放保障。广告效果又可分为广告曝光与互动两个层次。在线广告平台基于数字化运营，点击率、互动率等在后台可以实时展示，效果监测实现了透明化。但也存在人为刷量、作弊的现象，需要第三方的监督。